零售客户体验管理系统

面向零售行业消费者的个性化服务

Viraj Nikhil
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在目前的市场情景中,客户在决定零售商的成功方面持有最终的力量 - 这对新的球员来说有好处,也适用于已建立的企业。因此,目前的情景已被正确被称为“消费者的年龄”。六十百分之六十的营销人员高德纳营销技术调查据报道,他们正计划部署或已经在使用个性化或网站端优化工具。Forrester的另一项研究题为个性化的力量研究发现,个性化对于想要提高客户中心和参与度的营销人员来说至关重要。

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零售商通过演变以高度以客户为中心的策略来回应这一转变,以改善客户的销售和营销经验。这些零售分析策略不仅可以获得新客户,而且还保留现有客户。在吸引人的优惠和营销活动上提出了更大的推动,零售商没有忽视底线 - 盈利能力不仅必须保持不受影响,而且必须表现在图表中一致的上升。以客户为中心的策略需要一个个性化的框架,以适用于企业,而不管业务规模和所提供的产品或服务。提供个性化通信存在巨大的好处。它可以提供五到八倍的营销花费,可以将销量增加到10%。

通过深入的客户分析,在零售分析中进行个性化的沟通优化,已经成为向消费者提供更好的营销体验的有效策略。它包括“在正确的时间、正确的地点、通过正确的媒介向客户提供正确的产品”。“这可以防止客户收到大量不相干的报价,或者提供不充分的报价。重要的是要确保客户满意,同时带着积极的心态完成交易。”这种级别的个性化必须与业务约束相平衡。这对零售商提出了一个复杂的挑战。一个优化框架,以确定最佳策略的个性化沟通,可以帮助零售商通过营销分析找到正确的组合。

个性化优化框架的一些好处是:

  • 增加投资回报率(ROI)
  • 提高客户满意度得分导致搅动减少
  • 自动提供选择,可删除任何手动干预
  • 改善供应商的利润率
  • 增加了所有类别的市场营销

零售分析中的个性化沟通优化框架的实施

营销分析中的个性化传播优化框架立足于三个基本支柱

  1. 估计:这涉及到在客户层面考虑您的转换倾向。分析各种响应模型、用户和产品亲和力模型、品牌亲和力模型和会员模型,以提供客户层面的转化率或转化倾向得分。
  2. 优化:优化模型贯穿所有结果组合,并提供满足业务约束的最佳总体输出,同时满足为框架设定的目标(例如,最大化每个客户的利润,或最大化转化率)。
  3. 实验:一个好的模型必须进行一组实验和测试,以确定框架的有效性,同时为优化引擎提供一个反馈回路,以便从所进行的测试和实验中学习

三大支柱互相配合,带来统一和个性化的客户体验。

回馈

图1:个性化通信优化框架的三个支柱

在在线零售商的情况下,还有其他步骤将发挥作用。它们包括:

客户细分:“一刀切”的计划不再是可行的选择。重要的是,通过营销分析,根据相似的特征和特征将客户划分为集群。集群模式基于人口统计数据和历史购买行为。这种分割所产生的同质段使通信的最优选择成为可能。

桌子

图2:在线零售商的其他步骤

沟通选择与安置:此块包含正在考虑的倾向模型和优化框架。为了使优化引擎能够创建个性化策略,需要使用web行为数据、印象和通过客户分析生成的历史交易数据,为每个细分客户构建倾向模型。该模型的主要特征是理解意图和倾向,同时考虑交叉销售/追加销售机会。

在新客户或新产品/服务的情况下,倾向模型通过考虑到外观模型来处理某些冷酷的开始。提升建模是另一种替代方案,对Upsell / Cross / Reorder具有更好的反应。在这种情况下,该模型了解通过执行促销或优惠获得的增量升力,并且如果增量倾向更高,则仅发送报价。增量概率代表了提供优惠的产品的客户偏好的变化(有报价转换概率–无报价转换概率)。

通过客户分析预测客户意向转换,提供优惠,以及识别和培养高价值客户和减轻损失的曝光。功能和集合型号可用于预测购买意图,可以纳入与客户相关的任何风险元素,以帮助创建具有客户体验分析的个性化购物体验。

过程

图3:基于客户细分的个性化服务

优化模型通过客户群和符合条件的优惠的所有可能组合。选择每个客户段的优惠是基于最大化或最小化目标函数,以提供最佳的优惠和其放置。

实验实验和测试可以帮助利益相关者做出明智的决定,并评估各种假设。涉众必须理解和衡量优化框架带来的影响,并确定可能导致性能改善的方面。通过拥有一个健壮的实验框架,可以对优化引擎进行微调,以实现增量收益。

一个个性化的优化框架可能看起来是一个有吸引力的策略,但零售商不能盲目地冲进去。在采用这种策略之前,零售商必须确保他们能够通过客户分析有效地收集数据——这意味着,数据收集机制准确地捕捉了客户的意图和参与度。一个健壮的个性化框架需要架构能够与完全不同的营销渠道无缝集成,并能够提供智能反馈循环以获得自学习和自动化改进。

结论
零售商提供的产品数量有指数级增长。这可以在寻求最优惠的交易和产品经验时泛滥消费者的感官。零售商可以单独使用客户体验分析的每个客户的需求将出现作为其域名的领导者。并且存在证明这一点的数据。Epsilon的一项研究表明,80%的消费者在提供个性化体验时更有可能进行购买。个性化的通信优化可以在为正确的时间提供“正确的客户”提供了很长的路要走。

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